Tendencias en computación cuántica

Diferencias entre la información clásica y la cuántica

En última instancia, la informática clásica se basa en el álgebra de Boole mediante el cual los datos deben procesarse en estado binario excluyente: lo que llamamos ‘bits’. El tiempo durante el cual cada transistor o condensador permanece en 0 o 1 antes de cambiar de estado ya se mide en tan solo milmillonésimas de segundo, pero, aun así, la rapidez de ese cambio de estado tiene su límite.

A medida que logramos fabricar circuitos más pequeños y más rápidos, nos asomamos al límite físico de los materiales y el umbral en que nos frenan las leyes de la física clásica. Pasado ese punto, entra en juego el mundo cuántico. En un ordenador cuántico, los estados 0 y/o 1 vienen simbolizados por la carga o polarización de las partículas elementales, como electrones o fotones. La computación cuántica se basa en la naturaleza y el comportamiento de estas partículas, cada una de las cuales se conoce como bit cuántico o ‘qubit’. Como sustrato físico de la lógica, los ordenadores clásicas usan transistores, mientras que los ordenadores cuánticos usan iones atrapados, bucles superconductores, puntos cuánticos o vacíos de nitrógeno en un diamante.

Retos de la computación cuántica

• Construcción de hardware cuántico escalable y estable: Uno de los principales retos de la computación cuántica es construir un dispositivo capaz de manejar un gran número de ‘qubits’ a la vez que mantiene la estabilidad y la coherencia.
• Ruido y errores en sistemas cuánticos: Los sistemas cuánticos son muy sensibles al ruido y los errores, que pueden perturbar el cálculo y dar lugar a resultados inexactos.
• Desarrollo de algoritmos eficientes para la computación cuántica: A medida que aumentan las capacidades de los ordenadores cuánticos, aumenta también la necesidad de nuevos algoritmos.
• Aplicación de métodos de corrección y mitigación de errores: La corrección y mitigación de errores son cruciales para construir un ordenador cuántico que resulte útil, pero los métodos para lograrlo aún están en sus primeras fases de desarrollo.
• Diseño y aplicación de redes y comunicaciones cuánticas: Las tecnologías cuánticas de comunicación y redes, como la distribución cuántica de claves y el teletransporte cuántico, están aún en sus primeras fases de desarrollo, por lo que aún quedan muchos retos por superar antes de que puedan implantarse a gran escala.
• Falta de profesionales cualificados: El campo de la computación cuántica es relativamente nuevo, por lo que escasean los profesionales con las aptitudes y conocimientos necesarios para trabajar con dispositivos y ‘software’ cuánticos.
• Falta de integración de la tecnología cuántica con la clásica: Sigue siendo un reto integrar sin fisuras la tecnología cuántica con la tecnología clásica existente, lo cual dificulta el uso de la computación cuántica para aplicaciones prácticas.
• Desarrollo de ‘software’ y lenguajes de programación sólidos para la computación cuántica: En la actualidad, el software y los lenguajes de programación que pueden utilizarse para la computación cuántica son pocos, y aún se encuentran en sus primeras fases de desarrollo.
• Falta de normalización: Actualmente existe una falta de normalización en el campo de la computación cuántica, lo que dificulta la comparación entre distintos dispositivos y tecnologías.
• Rentabilidad de la computación cuántica: La construcción y funcionamiento de un ordenador cuántico siguen siendo muy caros. Esto supone una barrera importante para la adopción generalizada de la computación cuántica.

Tendencias de la computación cuántica

• Aumento del número de ‘qubits’ y de los tiempos de coherencia en los dispositivos cuánticos: El número de ‘qubits’ (bits cuánticos) de un ordenador cuántico es una medida importante de su potencia. A medida que aumenta el número de ‘qubits’, crece la potencia de cálculo del dispositivo. Los tiempos de coherencia se refieren al tiempo que los ‘qubits’ pueden mantener su estado cuántico antes de ‘descoherenciarse’. Los tiempos de coherencia más largos permiten cálculos más complejos.
• Desarrollo de nuevos algoritmos cuánticos y técnicas de optimización: A medida que aumentan las capacidades de los ordenadores cuánticos, aumenta el desarrollo de nuevos algoritmos y técnicas dirigidas a la computación cuántica. Estas técnicas incluyen el aprendizaje automático cuántico, la corrección cuántica de errores y los algoritmos de optimización cuántica.
• Surgimiento de algoritmos y ‘hardware’ clásicos de inspiración cuántica: Los investigadores estudian las propiedades de los sistemas cuánticos para desarrollar nuevos algoritmos y ‘hardware’ clásicos que imiten ventajas de la computación cuántica.
• Interés e inversión en computación cuántica por parte de la industria y el gobierno: A medida que se hacen más evidentes las aplicaciones potenciales de la computación cuántica, crece el interés y la inversión en este campo, tanto por parte del sector privado como de las administraciones públicas.
• Mayor colaboración y puesta en común de recursos entre instituciones y empresas de investigación cuántica: A medida que la computación cuántica adquiere importancia, aumenta la colaboración y el uso compartido de recursos entre instituciones y empresas de investigación cuántica.
• Uso del aprendizaje automático cuántico y la inteligencia artificial cuántica: Los investigadores están explorando el uso de la computación cuántica para desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que puedan aprovechar las propiedades únicas de los sistemas cuánticos.
• Auge de servicios de nube cuántica o ‘Quantum Cloud’: Con el aumento del número de ‘qubits’ y de los tiempos de coherencia, muchas empresas ofrecen ahora servicios cuánticos en la nube a los usuarios, lo que les permite acceder a la potencia de la computación cuántica sin necesidad de construir su propio ordenador cuántico.
• Avances en corrección cuántica de errores: Para que un ordenador cuántico sea útil en la práctica, es necesario disponer de técnicas cuánticas para minimizar los errores que se producen durante el cálculo. Ya se están desarrollando muchas técnicas nuevas para lograr este objetivo.

Visión a futuro

En un futuro próximo, es probable que la computación cuántica siga desarrollándose para aplicaciones específicas como la optimización, el aprendizaje automático y la criptografía. Además, los investigadores trabajan en el desarrollo de ‘qubits’ -los componentes básicos de los ordenadores cuánticos- más estables y fiables. A medida que la tecnología madura y se hace más accesible, se espera que se utilice cada vez más en sectores como las finanzas y la sanidad, donde puede servir para analizar grandes cantidades de datos y hacer predicciones más precisas.

A largo plazo, la computación cuántica puede revolucionar muchos sectores y cambiar nuestra forma de vivir y trabajar. Sin embargo, sigue siendo una tecnología relativamente nueva, y se necesita mucha investigación y desarrollo antes de que pueda materializarse plenamente.